machine learning engineer

Добавь резюме в профиле, а нейросеть определит твою категорию. Затем ты сможешь генерировать сопроводительные письма для вакансий этой категории

Команда строит следующее поколение инструментов для создания аудио и видео на базе ИИ. Собственные модели text-to-speech входят в топ на Hugging Face, исследования охватывают клонирование голоса, обработку аудио и понимание видео. В основе — технология голоса в реальном времени с низкой задержкой, обеспечивающая выразительную, управляемую многоязычную речь.

• Строить масштабируемые и поддерживаемые решения на базе прототипов моделей
• Выкатывать модели машинного обучения в продакшен в масштабе
• Использовать Flask и FastAPI для создания REST-микросервисов и API
• Оптимизировать скорость и эффективность систем Text-To-Speech, Voice Cloning, Speech Enhancement и других
• Мониторить, оптимизировать и поддерживать решения ML
• Улучшать скорость, стабильность и масштабируемость эндпоинтов аудио в реальном времени

• Высшее образование в компьютерных науках, машинном обучении или смежной области
• 3+ года опыта в ML-инженерии или гибридных ролях бэкенд + ML
• Уверенное владение Python и чистыми практиками разработки
• Опыт работы с Google Cloud Platform
• Опыт с FastAPI и REST API
• Опыт работы с очередями сообщений вроде Google Pub/Sub, RabbitMQ, Kafka
• Опыт выкатки моделей ML на облачных платформах
• Опыт с инструментами виртуализации и управления кластерами, включая Docker и Kubernetes
• Отличные навыки коммуникации и совместной работы
• Будет плюсом опыт с WebSocket API, оптимизацией скорости ML-систем, созданием масштабируемых пайплайнов данных на Airflow и выкаткой оптимизированных моделей в браузеры

• Стартапная среда с влиянием на продукт и компанию
• Работа с передовыми ИИ-агентами и LLM в аудио-видео инновациях
• Возможности роста в ИИ и распределённых системах
• Плоская структура для прямого общения и быстрых решений
• Медицинская страховка
• Абонемент в спортзал